# - 车牌区域划分, 现给出以下车牌. 根据车牌的信息, 分析出各省的车牌持有量
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# cars = ['鲁A32444','鲁B12333','京B8989M','黑C49678','黑C46555','沪B25041']
# locals = {'沪':'上海', '黑':'黑龙江', '鲁':'山东', '鄂':'湖北', '湘':'湖南', '京':'北京'}
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# 结果: {'黑龙江':2, '山东': 1, '北京': 1,...}

# cars = ['鲁A32444','鲁B12333','京B8989M','黑C49678','黑C46555','沪B25041']
# locals = {'沪':'上海', '黑':'黑龙江', '鲁':'山东', '鄂':'湖北', '湘':'湖南', '京':'北京'}
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# # res = {'黑龙江':0, '山东': 0, '北京': 0, '上海':0, "湖北": 0, "湖南":0}
# res = {}
# for name in locals.values():
#     res[name] = 0
# print(res)
# for car in cars:
#     value = car[0]
#     res[locals[value]] += 1
#
# print(res)


# 开发敏感词语过滤程序，提示用户输入评论内容，如果用户输入的内容中包含特殊的字符：
# 敏感词列表 li = ["苍老师", "东京热", "武藤兰", "波多野结衣"]
# 则将用户输入的内容中的敏感词汇替换成等长度的“*”（苍老师就替换成三个星），
# 并添加到一个列表中；如果用户输入的内容没有敏感词汇，则直接添加到上述的列表中。

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# value = input("请输入用户评论：")
# li = ["苍老师", "东京热", "武藤兰", "波多野结衣"]
# for key_word in li:
#     if key_word in value:
#         value = value.replace(key_word, "*"*len(key_word))
# print(value)

# 输出1000以内的水仙花数（指一个 3 位数，它的每个位上的数字的 3次幂之和等于它本身。例如：1^3 + 5^3+ 3^3 = 153）

for num in range(100, 1000):
    num_bai = num//100
    num_shi = (num-100*num_bai)//10
    num_ge = num%10
    if num == (num_bai**3+num_shi**3+num_ge**3):
        print(num)
